応用範囲を拡大、超低消費電力AI推論アクセラレーターIPの最新版を発表人工知能ニュース

LeapMindは、超低消費電力AI推論アクセラレーターIP「Efficiera」の最新版「Efficiera v2」を発表した。民生機器、産業機器、ロボットなどさまざまなエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込める。

» 2021年12月20日 08時00分 公開
[MONOist]

 LeapMindは2021年11月30日、超低消費電力AI(人工知能)推論アクセラレーターIP「Efficiera(エフィシエラ)」の最新版「Efficiera v2」を発表した。民生機器、産業機器、ロボットなどさまざまなエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込める。同年12月から提供を開始する。

キャプション 「Efficiera v2」と従来品の比較[クリックで拡大] 出所:LeapMind

 Efficieraは、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレーターIPだ。

 v2では、v1と同様、最小構成の回路規模はそのままに、より広い性能レンジと応用範囲に対応する。MACアレイの多重化とマルチコア化により、性能スケーラビリティを最大48倍に拡大した。

 v1でCPUで実行していたSkip connectionは、ハードウェアで実行する。また、Pixel Embeddingもハードウェア化するなど、ハードウェア機能を高めている。外部とのインタフェースには、従来同様AMBA AXIを採用する。

 FPGA上の動作周波数はデバイスにもよるが、およそ150〜250MHzを見込む。処理性能は、125MHz(1コア)で256GOP/秒、250MHz(2コア)で最大12TOP/秒としている。

 さらに、ユーザーに向けてEfficiera用モデル開発環境(NDK)を提供する。Efficiera用極小量子化DLモデルの作成に必要なコードと情報をパッケージ化しており、GPU用ディープラーニングモデル開発者がすぐに活用できる。DLフレームワークはPyTorchとTensorFlow 2に対応。学習環境はGPU搭載Linuxサーバ、推論環境はEfficiera搭載デバイスとする。

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